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Pasos para la construcción del Cluster

1) Material
2) Rack para el Cluster
3) Conexión (Hardware)
4) Configuración (Software)
5) Código de ejemplo

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1) Material

Rack
Raspberrys
Switch
Alimentador USB ó cargadores individuales

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2) Rack para el Cluster

Compra
Construcción

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3) Conexión (Hardware)

Instalación de las Raspberry
Instalación del switch
Comprar cable, cortarlo a la medida y ponchar conectores
Instalar cables
Instalar alimentación a cada dispositivo

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4) Configuración (Software)

Asignar dirección IP propia a cada nodo

Generar llave en cada nodo
ssh-keygen -t rsa

Copiar las llaves al nodo maestro:
ssh-copy-id 10.0.0.1

Donde 10.0.0.1 es la IP del nodo maestro (cambiar de acuerdo a las direcciones deseadas en el nodo)

Instalar MPI
sudo apt install mpich python3-mpi4py

En cada nodo correr el siguiente comando para probar el funcionamiento:
mpiexec -n 1 hostname

Para probar todos los nodos del cluster, hay que ejecutar el siguiente comando en el nodo maestro:
mpiexec -n 4 --hosts 10.0.0.1,10.0.0.2,10.0.0.3,10.0.0.4 hostname

Donde se supone el cluster es de 4 nodos y se especifican las IPs de cada nodo y "hostname" es para que imprima los nombres de los nodos

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5) Código de ejemplo

A continuación un código de ejemplo para imprimir números primos:

from mpi4py import MPI
import time
import sys

# Attach to the cluster and find out who I am and how big it is
comm = MPI.COMM_WORLD
my_rank = comm.Get_rank()
cluster_size = comm.Get_size()

# Number to start on, based on the node's rank
start_number = (my_rank * 2) + 1

# When to stop. Play around with this value!
end_number = int(sys.argv[1])

# Make a note of the start time
start = time.time()

# List of discovered primes for this node
primes = []

# Loop through the numbers using rank number to divide the work
for candidate_number in range(start_number,
end_number, cluster_size * 2):

# Log progress in steps
# print(candidate_number)

# Assume this number is prime
found_prime = True

# Go through all previous numbers and see if any divide without remainder
for div_number in range(2, candidate_number):
if candidate_number % div_number == 0:
found_prime = False
break

# If we get here, nothing divided, so it's a prime number
if found_prime:
# Uncomment the next line to see the primes as they are found (slower)
# print('Node ' + str(my_rank) + ' found ' + str(candidate_number))
primes.append(candidate_number)

# Once complete, send results to the governing node
results = comm.gather(primes, root=0)

# If I am the governing node, show the results
if my_rank == 0:

# How long did it take?
end = round(time.time() - start, 2)

print('Find all primes up to: ' + str(end_number))
print('Nodes: ' + str(cluster_size))
print('Time elasped: ' + str(end) + ' seconds')

# Each process returned an array, so lets merge them
merged_primes = [item for sublist in results for item in sublist]
merged_primes.sort()
print('Primes discovered: ' + str(len(merged_primes)))
# Uncomment the next line to see all the prime numbers
# print(merged_primes)

Para ejecutar el código anterior:
mpiexec -n 1 python3 prime.py 1000